在自行车运动中使用计算机视觉

作为一种可持续的交通方式、一项竞技运动和一项健身活动，骑自行车越来越受欢迎。然而，安全问题、基础设施限制以及更好地融入道路的需求仍然是全球自行车骑行者的主要问题。根据最近的研究，安大略省在 2024 年经历了自行车骑行者和行人死亡人数的显着增加，自行车骑行者死亡人数翻了一番，行人死亡人数与上一年相比增加了 82%。

为了应对这些挑战，人工智能（AI）和计算机视觉模型，如 Ultralytics YOLO11等人工智能和计算机视觉模型可用于提高骑行安全、优化基础设施和改善整体骑行体验。通过利用实时物体检测、跟踪和分析，视觉人工智能可以提高骑行安全，为交通规划提供洞察力，甚至还能detect 头盔使用等法规遵从情况。

此外，计算机视觉还有助于城市规划者监测骑行者的移动模式，从而更好地设计自行车道和更安全地整合道路。对于休闲和专业骑行者来说，人工智能视觉系统可以辅助速度监测、道路危险检测和导航支持，使骑行更安全、更便捷。

在本文中，我们将探讨骑自行车者面临的挑战，计算机视觉如何提供帮助，以及人工智能驱动的视觉系统在自行车运动中的一些实际应用。

当今自行车运动面临的挑战与问题

尽管骑自行车越来越受欢迎，但仍有若干挑战影响着骑行的安全性和可及性：

• 骑行安全风险： 骑行者是最脆弱的道路使用者之一，面临着来自注意力不集中的司机、糟糕的道路状况和不完善的骑行基础设施的危险。 缺乏实时的安全措施会增加事故风险。
  ‍
• 交通融合问题: 许多城市仍然缺乏专用自行车道，导致骑自行车的人不得不与机动车辆共享道路，从而增加了碰撞的可能性。
  ‍
• 城市规划的数据缺口： 与机动车不同，自行车通常不会在大型交通监控系统中被追踪，这限制了城市规划者优化自行车路线的能力。
  ‍
• 头盔合规性和执行： 头盔可以显著降低受伤风险，但合规性差异很大。跟踪头盔使用情况可以鼓励更好的安全习惯，并帮助决策者制定有效的法规。

解决这些问题需要更智能的解决方案，而计算机视觉技术正在成为提高骑行安全性和效率的关键工具。

计算机视觉如何改善骑行体验

计算机视觉模型可以实时分析、detect和track 物体，因此非常适合用于提高骑行安全和性能。通过将视觉人工智能集成到智能自行车系统中，人工智能驱动的摄像头和传感器可以提供实时见解，从而改善道路安全和基础设施规划。

计算机视觉可提升骑行安全的关键领域：

• 骑行安全监控： 基于人工智能的检测系统可以识别不安全的道路状况，例如坑洼或突发的交通拥堵，并向骑行者发出警报。
  ‍
• 头盔合规性检测：
  ‍
• 交通流量分析: 目标检测模型可以分析自行车和车辆的交互，从而确定需要改进自行车基础设施的区域。
  ‍
• 骑行者移动追踪，实现更智能的城市规划： 通过人工智能追踪骑行者密度和道路使用情况，可以为基础设施建设提供信息，确保城市拥有更好的骑行条件。

现在，让我们更深入地了解计算机视觉如何在自行车运动中得到应用。

计算机视觉在自行车运动中的应用

现在我们已经探讨了自行车骑行面临的挑战，以及计算机视觉模型如何提高安全性和可达性，接下来我们将研究一些实际应用。由视觉 AI 驱动的系统可以改善自行车基础设施，监控头盔使用情况，提高安全性，并为骑行者提供道路支持。

检测和跟踪自行车及行人，以提高骑行安全性

了解骑车人和行人如何在城市环境中移动，对于改善交通管理、道路安全和优化基础设施至关重要。计算机视觉模型可以实时detect、track和计算自行车和行人的数量，为加强自行车道的设置、降低事故风险和改善整体交通流量提供宝贵的数据。

基于视觉 AI 的监控摄像头可以监控不同区域的自行车密度，从而使城市规划者可以根据实际使用模式调整道路设计。通过使用 分类，AI 模型可以区分骑自行车者、自行车和头盔，从而为基础设施规划提供更精确的数据收集。当局可以评估现有自行车道是否足够，或者是否需要额外的自行车基础设施。

​

自行车和行人计数 也有助于改善交通管理和应急响应。如果在一天中的特定时间检测到大量的骑自行车者，则可以调整交通信号灯，以提高交叉路口的自行车优先通行权。

通过利用实时检测、分割和计数，交通管理部门可以做出数据驱动的决策，以加强城市规划、提高骑行安全性并开发对骑自行车者更友好的城市。

用于安全合规的头盔检测

佩戴头盔可大大降低头部严重受伤的风险，但骑车人的遵守情况仍不一致。像YOLO11 这样的计算机视觉模型可以实时detect 骑车人是否佩戴头盔，从而实现安全监控和执法。

​

例如，人工智能驱动的交通监控系统可以分析自行车道的视频信号，detect 头盔的使用率。决策者可以利用这些数据开展有针对性的宣传活动，或更有效地执行头盔法规。

此外，在自行车赛事或竞技比赛中，人工智能头盔检测可以确保所有参赛者在比赛开始前都符合安全标准。通过利用视觉人工智能进行头盔检测，城市和自行车组织可以鼓励更安全的骑行习惯，并最终降低与骑行相关的受伤风险。

骑自行车者和周围车辆的速度估计

对于骑车人和周围的道路使用者来说，车速对骑车安全至关重要。YOLO11 可以通过培训来估计骑车人和附近车辆的速度，提供有助于改善交通管理和预防事故的见解。

例如，人工智能驱动的路边摄像头可以监控十字路口或陡坡等高风险区域的骑车人速度，在这些区域，车速控制至关重要。此外，计算机视觉模型还能track 自行车道附近的车速，识别汽车行驶速度明显快于骑车人的区域，这可能会增加碰撞风险。当检测到自行车道附近的车辆速度过快时，人工智能驱动的系统就能为执行速度限制或设计保护性障碍提供见解，从而提高骑车人的安全。

​

自行车速度分析也能让竞技骑手受益。通过使用 Vision AI 实时track 速度和加速度，骑行者可以获得即时反馈，帮助他们提高成绩并保持安全的骑行速度。

通过分析速度模式，城市规划者可以实施速度控制措施，调整自行车道设计，并提高所有用户的道路安全。

检测道路标志，以改善骑行导航

对于骑自行车的人来说，在城市环境中行驶是一项挑战，尤其是在交通标志和道路规则复杂的地区。YOLO11 可以实时detect 道路标志，帮助骑车人及时了解情况，提高道路安全。

​

例如，安装在车把上的摄像头可以利用视觉人工智能来识别和classify 交通标志，如自行车道标记、停车标志或人行横道。这些信息可以通过可视化界面传递给骑车人，确保他们了解重要的道路指示。

自行车比赛或耐力赛也可以从实时标志检测中受益。AI 驱动的系统可以为比赛组织者提供有关参与者是否正确遵循路线标记的见解，从而减少错误转弯并提高比赛安全性。

通过将道路标志检测集成到骑行技术中，AI 驱动的导航可以增强情境感知能力，并支持更安全的骑行体验。

计算机视觉在自行车运动中的未来

随着人工智能技术的进步，预计计算机视觉将在增强骑行体验方面发挥更大的作用。一些潜在的未来应用包括：

• 具有实时人工智能视觉功能的智能自行车头盔：未来的头盔可能会集成人工智能摄像头，可detect 障碍物、路标和附近车辆，为骑车者提供实时警报。
  ‍
• 针对骑自行车者的自适应交通信号灯： 计算机视觉可以分析十字路口的自行车流量，并通过成为实时调整的智能交通灯系统的一部分来帮助交通管理，从而减少等待时间并提高自行车的安全性。
  ‍
• 自动化自行车道安全监控： 人工智能驱动的监控系统可以分析自行车道的危险，确保其保持安全和良好维护。

这些创新突显了 AI 驱动的视觉如何创造更安全、更高效和更易于使用的骑行体验。

主要要点

随着自行车作为一种可持续的交通方式越来越受欢迎，YOLO11 等计算机视觉模型为提高安全性、导航和基础设施规划提供了实用的解决方案。通过自动头盔检测、速度监控和自行车跟踪，人工智能视觉可以提升骑行体验，降低事故风险。

无论是检测道路危险、改善导航，还是集成人工智能驱动的安全解决方案，计算机视觉正在改变城市通勤者、运动员和休闲骑行者的骑行方式。探索YOLO11 和人工智能驱动的视觉系统如何增强自行车安全和基础设施规划。

开始使用YOLO11 并加入我们的社区，了解有关计算机视觉应用案例的更多信息。了解YOLO 模型如何推动从制造业到医疗保健等各行各业的进步。查看我们的许可选项，立即开始您的视觉人工智能项目。